什么是回归分析主要内容是什么（直线相关与回归分析的区别和联系）

什么是回归分析？主要内容是什么？

回归分析（regressionanalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，分为回归和多重回归分析；按照自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。

如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多重线性回归分析。

直线相关与回归分析的区别和联系？

1、区别

(1)资料要求不同相关要求两个变量是双变量正态分布；回归要求因变量Y服从正态分布，而自变量X是能精确测量和严格控制的变量。

(2)统计意义不同相关反映两量变间的伴随关系，这种关系是相互的、对等的，不一定有因果关系；回归则反映两变量间的依存关系，有自变量和因变量之分，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量。

这种依存关系可能是因果关系，也可能是从属关系。

(3)分析目的不同相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与因变量的关系用函数公式定量表达出来。

2、联系

（1）变量间关系的方向一致对同一资料，其r与b的正负号一致。

（2）假设检验等价对同一样本，而这的概率值相同

（3）r与b值可相互转换。